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Enregistrement W2939670165

Implementation Frameworks for International Summits or Conferences

2018· article· en· W2939670165 sur OpenAlexaboutno aff
Zenobia Ismail

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBusinessPolitical scienceProcess management
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This rapid literature review examined the accountability mechanisms used by seven global summits or conferences: the United Nations Conference for Sustainable Development (2012), the World Health Organisation Ministerial Conference on Ending TB (2017), the Nuclear Security Summit (2016), World Conference on Indigenous People (2014), One Planet Summit (2017), the Montréal Protocol (1997), and the United Nations Conference on Trade and Development (2015). In addition, two other global agreements were reviewed: Sustainable Energy for All (2011) and the Tokyo Mutual Accountability Framework. There is no grey literature on this topic and the only articles in the academic, peer reviewed literature relate to examining the effectiveness of the Montréal Protocol. Therefore, the review relied on an assessment of the processes or frameworks for reporting and monitoring which are described in the conference or summit documents. Some of the documents were not up to date. Moreover, it was not clear whether the accountability framework was put in place at the start of the conference or summit or if it was adopted later. The review of the accountability frameworks used in the aforementioned conferences, summits or global agreements ascertained the following findings. First, while an organisational structure is necessary for implementing the resolutions or commitments, financial support is also necessary to incentivise implementation especially for developing countries. Second, measurable targets must be set at global, regional and country level. Targets and reporting can be disaggregated to reveal discrepancies according to age or sex, e.g., such disaggregation is required for monitoring progress towards eliminating tuberculosis. Third, countries report their progress by providing a country report. Reporting progress and monitoring are best facilitated if there are other agreements, conventions or protocols that facilitate such reporting. Monitoring and reporting tends to be more robust when there is a designated organisational body that manages the resolution. Finally, the documentation relating to the Nuclear Security Summit and the One Planet Summit is not explicit with regard to which entity is responsible for monitoring implementation and progress.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,176
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,233
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1760,233
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0140,012
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0210,019
Science ouverte0,0070,018
Intégrité de la recherche0,0090,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,517
Tête enseignante GPT0,612
Écart entre enseignants0,095 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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